GEOET:

1. Priestley-Taylor Collio

PERISSINI FEDERICO 218299

FINOTTI JACOPO 217936

- Author Concetta D'Amato, Niccolò Tubini, Michele Bottazzi and Riccardo Rigon 
- Licence Creative Commons 4.0

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1. Priestley-Taylor

Descrizione delle componenti

Le componenti di GEOET offrono formulazioni di Priestley Taylor per poter modellizzare l'evapotraspirazione:

\begin{equation} ET_{0}^{PT} = \alpha\dfrac{\Delta\cdot (R_{n} - G)}{\Delta+\gamma} \end{equation} con: \begin{equation} G = \begin{cases} G_{giorno}\cdot R_{n} \quad giorno\\G_{notte}\cdot R_{n} \quad notte \end{cases} \end{equation} Dove:

• $ET_{0}$ o $ET$ sono espressi in [$mm \cdot giorno^{−1}$] o [$mm\cdot ora^{−1}$];
• $R_{n}$ è la radiazione netta espressa in [$MJ \cdot m^{2} \cdot giorno^{−1}$] o [$MJ \cdot m^{2}\cdot h^{−1}$];
• $G$ è il flusso di calore al livello della superficie del suolo [$MJ \cdot m^{2} \cdot giorno^{−1}$] o [$MJ \cdot m^{2}\cdot h^{−1}$];
• $\Delta$ è la pendenza della saturazione alla pressione di vapore espressa in ($kP_{a}\dot °C^{−1}$);
• $\gamma$ è la costante psicometrica espressa in ($kP_{a} \cdot$ °$C^{−1}$).

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Radiazione netta

La radiazione netta è data in serie temporali di valori ($W/m^{2}$). La conversione da ($W/m^{2}$) a ($MJ\cdot m^{2}$) viene fatta automaticamente dalle componenti.

• $G_{giorno}$

  $G_{morn}$ è il coefficiente del flusso di calore del suolo durante il giorno.

• $G_{notte}$

  $G_{night}$ è il coefficiente del flusso di calore durante la notte.

• doHourly

  doHourly è un campo booleano per poter impostare gli step temporali della simulazione(”true” è uno step orario, ”false” is daily).

• Start Date

  Start Date consiste in una stringa di valori contenenti il primo giorno di simulazione.

• $\alpha$

  E' il parametro dell'aquazione di Priestley-Taylor (1972). Il suo valore adimensionale è pari a 1.26.

Descrizione input

# librerie

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image
import plotly.express as px
import os
import plotly.graph_objects as go
from GEOSPACE_Output import*

oms_project_path = os.path.dirname(os.getcwd())
os.chdir(oms_project_path+'/output/Vite_Collio/1') 

Lettura degli output

1. Evapotraspirazione Effettiva

tutti gli stress sono "attivati"

Stress Idrico: true

Stress Temperatura: true

Stress Radiazione: true

Stress Deficit Pressione di Vapore: true

#grafico evapotraspirazione

df3= pd.read_csv('Effettiva3_Evapotraspirazione_PT_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df3.columns = ['Tempo','Evapotraspirazione']
fig3 = px.line(df3, x='Tempo', y='Evapotraspirazione', title='Evapotraspirazione EFFETTIVA ')
fig3.update_traces(line_color='green')
fig3.show()

#grafico calore latente

df4 = pd.read_csv('Effettiva3_Calore_Latente_PT_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df4.columns = ['Tempo','Calore Latente']
fig4 = px.line(df4, x='Tempo', y='Calore Latente', title='Calore latente EFFETTIVO')
fig4.update_traces(line_color='red')
fig4.show()

2. Potenziale

tutti gli stress sono "disattivati"

Stress Idrico:false

Stress Temperatura:false

Stress Radiazione: false

Stress Deficit Pressione di Vapore: false

# grafico Evapotraspirazione

df1 = pd.read_csv('Potenziale3_Evapotraspirazione_PT_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df1.columns = ['Tempo','Evapotraspirazione']
fig1 = px.line(df1, x='Tempo', y='Evapotraspirazione', title='Evapotraspirazione POTENZIALE ')
fig1.update_traces(line_color='green')
fig1.show()

#grafico calore latente

df2= pd.read_csv('Potenziale3_Calore_Latente_PT_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df2.columns = ['Tempo','Calore Latente']
fig2 = px.line(df2, x='Tempo', y='Calore Latente', title='Calore Latente POTENZIALE ')
fig2.update_traces(line_color='red')
fig2.show()

Confronto Evapotraspirazione EFFETTIVA-POTENZIALE

fig = px.line()
fig.add_trace(go.Scatter(x=df1['Tempo'], y=df1['Evapotraspirazione'], mode='lines', name='Evapotraspirazione POTENZIALE'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=df3['Tempo'], y=df3['Evapotraspirazione'], mode='lines', name='Evapotraspirazione EFFETTIVA'))

fig.update_layout(
    title='Confronto Evapotraspirazione EFFETTIVA-POTENZIALE',
    xaxis_title="Tempo",
    font_family="Times New Roman",
    font_color="Black",
    title_font_family="Times New Roman",
    title_font_color="Black",
    yaxis_title="EvapoTranspirazione [mm]",
    font=dict(size=12))
fig.show()

3. Stress Idrico

Solo lo stress Idrico viene "attivato"

Stress Idrico: True

Stress Temperatura: false

Stress Radiazione: false

Stress Deficit Pressione di Vapore: false

#grafico Evapotraspirazione

df = pd.read_csv('Idrico3_Evapotraspirazione_PT_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df.columns = ['Tempo','Evapotraspirazione']
fig2 = px.line(df, x='Tempo', y='Evapotraspirazione', title='Evapotraspirazione STRESS IDRICO ')
fig2.update_traces(line_color='green')
fig2.show()

#grafico Calore Latente

df = pd.read_csv('Idrico3_Calore_Latente_PT_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df.columns = ['Tempo','Evapotraspirazione']
fig1 = px.line(df, x='Tempo', y='Evapotraspirazione', title='Calore Latente STRESS IDRICO ')
fig1.update_traces(line_color='red')
fig1.show()

4. Ambientale

Solo lo stress Idrico viene "disattivato", si ipotizza come condizione ambientale ideale il caso in cui ci sia una disponibnilità idrica senza fine.

Stress Idrico: False

Stress Temperatura: True

Stress Radiazione: True

Stress Deficit Pressione di Vapore: True

# grafico evapotraspirazione 

df = pd.read_csv('Ambientale3_Evapotraspirazione_PT_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df.columns = ['Tempo','Evapotraspirazione']
fig2 = px.line(df, x='Tempo', y='Evapotraspirazione', title='Evapotraspirazione STRESS AMBIENTALE ')
fig2.update_traces(line_color='green')
fig2.show()

#grafico calore latente

df = pd.read_csv('Ambientale3_Calore_Latente_PT_1.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df.columns = ['Tempo','Evapotraspirazione']
fig1 = px.line(df, x='Tempo', y='Evapotraspirazione', title='Calore Latente STRESS AMBIENTALE ')
fig1.update_traces(line_color='red')
fig1.show()

5. Grafico di confronto

Nel seguente grafico vengono messi contemporaneamente a confronto 4 differenti variabili:

-Evapotraspirazione POTENZIALE
-Evapotraspirazione AMBIENTALE
-Evapotraspirazione STRESS IDRICO
-Evapotraspirazione EFFETTIVA

show_stress('Potenziale3_Evapotraspirazione_PT_1.csv',
            'Ambientale3_Evapotraspirazione_PT_1.csv',
            'Idrico3_Evapotraspirazione_PT_1.csv',
            'Effettiva3_Evapotraspirazione_PT_1.csv')